AWS חשפה חבילה חדשה של כלי AI ג'נרטיביים

AWS הכריזה באחרונה על חבילה חדשה של כלי בינה מלאכותית ג'נרטיבית. הכלי המרכזי שהוצג מכונה Amazon Bedrock והוא מאפשר לבנות אפליקציות ענן בעזרת AI יוצרת, בסיוע מודלים מוקדמים מאומנים הנגישים באמצעות API מחברות סטארט-אפ כמו AI21 Labs, Anthropic ו-Stability AI, כמו משפחת המודלים המוקדמים של אמזון טיטאן.

כידוע, התחום הלוהט של הבינה המלאכותית היוצרת הולך וכובש את העולם, וזאת אחרי שרק בשלהיי 2022 שוחרר הכלי הדומיננטי ביותר בתחום – ChatGPT מבית OpenAI. הצ'אטבוט המסוים משבש תחומים רבים כיום, גם בזירת הטכנולוגיה אבל גם בנושאים כמו חינוך, בריאות, תקשורת ועוד. למעשה, הודעת חברת הענן של אמזון, AWS, והצגת חבילת כלי הפיתוח הנוכחית מסמנים עוד מתחרה שנכנסה אף היא כעת להתגוששות בתחום ה-AI הג'נרטיבית המאוד פופולרי.

כל עסק יוכל לבנות אפליקציה בענן עם נתוניו

Bedrock מציע אינטגרציה ללא שרת עם כלים ויכולות של AWS, המאפשרת ללקוחות למצוא את המודל המתאים לצרכיהם, להתאים אותו עם הנתונים שלהם ולפרוס אותו מבלי לנהל תשתית יקרה. אמזון מצהירה כי התשתית התומכת בשירות Bedrock תפעיל שילוב של שבבי AI קנייניים של אמזון (AWS Trainium ו-AWS Inferentia) וכן עם ה-GPUs של אנבידיה (Nvidia).

מבחינת AWS הכלי Bedrock – הזמין כעת בתצוגה מקדימה מוגבלת – אמור לשרת חברות קטנות יותר, שאימון הדגמים הגדולים של השפה יקר מדי עבורן. החברה מדגישה כי עבודה עם מודלים שהוכשרו מראש מאפשרת לעסקים בכל גודל ויכולת לבנות יישומים מותאמים אישית באמצעות הנתונים שלהם. AWS, שבישרה על החידוש בפוסט בבלוג שלה, טוענת כי ההתאמה האישית קלה עם Bedrock ודורשת רק כמה דוגמאות נתונים מסומנות לשם כוונון עדין של המודל למשימה הספציפית שבה מעוניין המשתמש.

סמנכ"ל מסדי הנתונים, ניתוח ולמידת המכונה של AWS, סוואמי סיווסוברמני, אשר חתום על הפוסט, ציין כי "אנו פועלים להוציא את הטכנולוגיות הללו מתחום המחקר והניסויים ולהרחיב את הזמינות שלהן הרבה מעבר לקומץ של סטארט-אפים וחברות טכנולוגיה גדולות וממומנות היטב. זו הסיבה שהיום אני נרגש להכריז על מספר חידושים שיקלו באופן מעשי על הלקוחות שלנו להשתמש בבינה מלאכותית ג'נרטיבית בעסקיהם".

ה-Titan FMs של אמזון כוללים מודל שפה גדול למשימות יצירת טקסט, כמו גם מודל הטמעה לבניית יישומים להמלצות וחיפוש מותאמים אישית. לדגמים יש אמצעי הגנה מובנים להפחתת תוכן מזיק, כולל מסננים לדיבור אלים או לדברי שנאה

משבש שלל תחומים, כולל את הענן. ChatGPT. צילום: ShutterStock

מלימוד מכונה לבינה מלאכותית יוצרת

סוואמי סיווסוברמני, סמנכ"ל מסדי הנתונים, ניתוח ולמידת המכונה של AWS. צילום: לכידת מסך מדף הלינקדין של סיווסוברמני.

סיווסוברמני הוסיף וציין בפוסט שלו כי "AI ו-לימוד מכונה (ML) היו מוקד עבור אמזון במשך יותר מ-20 שנה, ורבות מהיכולות שהלקוחות משתמשים בהן עם אמזון מונעות בידי ML. מנוע המלצות המסחר האלקטרוני שלנו מונע על ידי ML; הנתיבים המייעלים את מסלולי האיסוף הרובוטיים במרכזי הגשמה שלנו מונעים על ידי ML; ושרשרת האספקה, החיזוי ותכנון הקיבולת שלנו מבוססי ML". הוא המשיך וכתב, "Prime Air (הרחפנים שלנו) וטכנולוגיית הראייה הממוחשבת ב- Amazon Go (חוויית הקמעונאות הפיזית שלנו המאפשרת לצרכנים לבחור פריטים מהמדף ולצאת מהחנות מבלי צורך לבצע צ'ק-אאוט רשמי) משתמשות בלמידה עמוקה. אלקסה (Alexa), המופעלת על ידי יותר מ-30 מערכות ML שונות, עוזרת ללקוחות מיליארדי פעמים בכל שבוע לנהל בתים חכמים, לקנות, לקבל מידע ובידור ועוד. יש לנו אלפי מהנדסים באמזון המחויבים ל-ML, וזה חלק גדול מהמורשת שלנו, מהאתוס הנוכחי ומהעתיד שלנו".

ואולם לדבריו, המצב משתנה כיום, או יותר נכון משתדרג. "AI ג'נרטיבית היא סוג של בינה מלאכותית שיכולה ליצור תוכן ורעיונות חדשים, כולל שיחות, סיפורים, תמונות, סרטונים ומוזיקה. כמו כל בינה מלאכותית, בינה מלאכותית ג'נרטיבית מופעלת על ידי מודלים של ML – מודלים גדולים מאוד שהוכשרו מראש על כמויות עצומות של נתונים ומכונה בדרך כלל מודלים יסודיים (FMs). ההתקדמות האחרונה בתחום לימוד המכונה (במיוחד ההמצאה של ארכיטקטורת הרשת העצבית המבוססת על שנאים) הובילה לעליית מודלים המכילים מיליארדי פרמטרים או משתנים. כדי לתת תחושה לשינוי בקנה מידה, הדגם הגדול ביותר שהוכשר מראש בשנת 2019 היה 330 מיליון פרמטרים", הרחיב ססיווסוברמני, והסביר כי "כעת, הדגמים הגדולים ביותר הם יותר מ-500B פרמטרים – גידול פי 1,600 בגודל תוך שנים ספורות. ה-FM של היום, כמו מודלים של שפה גדולה, GPT3.5 או BLOOM, ומודל הטקסט לתמונה Stable Diffusion מ-Stability AI, יכולים לבצע מגוון רחב של משימות המשתרעות על פני מספר תחומים, כמו כתיבת פוסטים בבלוג, הפקת תמונות, פתרון בעיות מתמטיות, עיסוק בדיאלוג ומענה על שאלות על סמך מסמך. הגודל והאופי הכללי של מכשירי FM עושים אותם שונים ממודלים מסורתיים של ML, שבדרך כלל מבצעים משימות ספציפיות, כמו ניתוח טקסט לסנטימנט, סיווג תמונות וחיזוי מגמות".

לפיכך, לדבריו, החליטה AWS להתקדם עם קצב הפיתוחים הטכנולוגיים העולמיים ולאפשר גם ללקוחותיה לנצל יכולות חדשות אלו דרכה.

יצוין כי מתחרה בולטת של AWS, מיקרוסופט עם זרוע הענן שלה Azure, כבר מציעה ללקוחות הענן שלה כלים מבוססי GPT-4 מבית OpenAI – אשר בה השקיעה כבר כ-10 מיליארד דולר – לצורך השימושים שלהם בשירותיה.